No entanto, acontece que muitas destas alegações têm pouca ou nenhuma evidência real.
Joshi é o autor de um novo relatório divulgado segunda-feira com o apoio de vários grupos ambientalistas. Este relatório tenta quantificar algumas das afirmações que mais chamam a atenção sobre como a IA salvará o planeta. de relatório Eles estão olhando para mais do que as afirmações de empresas de tecnologia, grupos de energia e outros de que a IA tem um benefício climático líquido. De acordo com a análise de Joshi, apenas um quarto destas alegações foram apoiadas por investigação académica e mais de um terço não citou publicamente qualquer prova.
“As pessoas fazem afirmações sobre o tipo de impacto social que a IA terá e como irá afectar o sistema energético, mas essas afirmações muitas vezes carecem de rigor”, disse John Coomey, investigador de energia e tecnologia que não esteve envolvido no relatório de Joshi. “É importante não aceitar afirmações egoístas pelo valor nominal. Algumas dessas afirmações podem ser verdadeiras, mas é preciso ter muito cuidado. Acho que há muitas pessoas que fazem essas afirmações sem muito apoio.”
Outro tema importante considerado neste relatório é Gentileza Quando as empresas de tecnologia falam sobre a IA para salvar o planeta, elas estão falando sobre IA. Muitos tipos de IA consomem menos energia do que os modelos generativos centrados no consumidor que dominaram as manchetes nos últimos anos, que requerem grandes quantidades de computação e energia para treinar e operar. O aprendizado de máquina tem sido parte integrante de muitos campos científicos há décadas. Mas o foco público da construção de infraestruturas de muitas empresas de tecnologia está na IA generativa em grande escala, especialmente em ferramentas como ChatGPT, Claude e Google Gemini. A análise de Joshi descobriu que quase todas as afirmações que ele examinou combinavam formas de IA mais tradicionais e menos intensivas em energia com a IA generativa e centrada no consumidor que está impulsionando grande parte da construção do data center.
David Rolnick é professor assistente de ciência da computação na Universidade McGill e presidente da Climate Change AI, uma organização sem fins lucrativos que defende o aprendizado de máquina para enfrentar os problemas climáticos. Ele está menos preocupado do que Joshi sobre onde as grandes empresas de tecnologia obtêm os seus números sobre o impacto climático da IA, dada a dificuldade de provar quantitativamente o impacto nesta área. Mas para Rolnick, distinguir quais tipos de tecnologia de IA as empresas consideram essenciais é uma parte importante desta conversa.
“O meu problema com as afirmações que as grandes empresas tecnológicas fazem sobre a IA e as alterações climáticas não é que não sejam totalmente quantificadas, mas que, em alguns casos, dependem de uma IA hipotética que não existe atualmente”, diz ele. “Acho grotesca a quantidade de especulação sobre o que acontecerá no futuro com a IA generativa.”
Rolnick destaca que o aprendizado profundo já está sendo utilizado em inúmeras áreas ao redor do mundo, desde técnicas que melhoram a eficiência da rede até modelos que ajudam a descobrir novas espécies, ajudando a reduzir as emissões e a combater as mudanças climáticas hoje. “Mas isso não é o mesmo que dizer: ‘Em algum momento no futuro, isso poderá ser útil'”, diz ele. Além disso, “há uma incompatibilidade entre as tecnologias nas quais as grandes empresas tecnológicas estão a trabalhar e as tecnologias que realmente proporcionam os benefícios que afirmam”. Algumas empresas podem promover exemplos de algoritmos que melhoram a detecção de inundações, por exemplo, e usá-los como exemplos de IA benevolente para promover os seus grandes modelos de linguagem, apesar do facto de os algoritmos que ajudam a prever inundações não serem o mesmo tipo de IA que os chatbots voltados para o consumidor.
